LDMOS versus GaN RF power amplifier comparison based on the computing complexity needed to linearize the output

In order to maximize the efficiency of telecommunications equipment, it is necessary that the radio frequency (RF) power amplifier is situated as closely as possible to its compression ¿point. This makes its response nonlinear, and therefore it is necessary to linearize it, in order to minimize the interference that nonlinearities cause outside the useful band (adjacent channel). The system used for this linearization occupies a high percentage of the hardware and software resources of the telecommunication equipment, so it is interesting to minimize its complexity in order to make it as simple as possible. This paper analyzes the differences between the laterally diffused MOSFET (LDMOS) and gallium nitride (GaN) power amplifiers, in terms of their nonlinearity graphs, and in terms of the greater or lesser difficulty of linearization. A correct choice of power amplifier will allow for minimization of the linearization system, greatly simplifying the complexity of the final design

Linealización de amplificadores de radiofrecuencia con redes neuronales

Linealización de Amplificadores de Radiofrecuencia con Redes Neuronales:En está tesis doctoral se aborda la linealización de amplificadores de Radiofrecuencia en profundidad.En primer lugar se lleva a cabo una descripción detallada de los diversos sistemas de linealización de amplificadores de radiofrecuencia existentes en la actualidad.Posteriormente se lleva a cabo una minuciosa descripción de la modulación de telecomunicaciones TETRA, sobre la cual va a implementarse el sistema de linealización del amplificador de radiofrecuencia.A continuación se selecciona la tecnología del amplificador de Radiofrecuencia, llevando a cabo un riguroso análisis de las tres tecnologías más importantes (LDMOS, GaN y GaAs) y demostrando las principales ventajas de la solución escogida.Posteriormente, se implementa un sistema de linealización basado en redes neuronales, capaz de linealizar el amplificador de Radiofrecuencia seleccionado, de forma que se cumplan los estándares de telecomunicaciones internacionales para la modulación TETRA y consiguiendo que la complejidad del sistema sea la menor posible, de cara a poder ser implementado empleando los mínimos recursos computacionales y con el menor coste económico posible.Por último se lleva a cabo la implementación física real de la solución completa en un terminal portátil de telecomunicaciones, obteniendo unos excelentes resultados en cuanto a prestaciones y ahorro económico y de recursos computacionales de esta solución respecto a las existentes en el mercado hasta la fecha.<br /

Interfaz inteligente para sensores de bajo coste en aplicaciones portátiles para inteligencia ambiental

El proyecto fin de carrera está enmarcado dentro del proyecto GA-LC-039/2008 del I3A, desarrollado por el GDE de la universidad de Zaragoza. En él se pretende diseñar y desarrollar una red inalámbrica de sensores para la prevención y detección temprana de incendios. La inteligencia ambiental es un concepto que cada vez se está convirtiendo en más relevante. Ésta involucra crear entornos que reaccionen ante cambios facilitando la interacción del ser humano con el medio. Por ello los sensores se convierten en parte fundamental de la inteligencia ambiental. El proyecto fin de carrera consiste en el diseño de un interfaz hardware para el acondicionamiento de diferentes tipos de sensores, compatible con las necesidades y restricciones de los nodos de una red sensorial inalámbrica y con el objetivo de ser integrado dentro de un nodo sensor de la red inalámbrica de sensores desarrollada por el GDE. El interfaz posee un microcontrolador que tiene una pequeña memoria donde se almacenen las características y propiedades relevantes del sensor, necesarias para su acondicionamiento, medida, calibración y en su caso compensación, formando un reducido datasheet electrónico. El microcontrolador se encarga de gestionar toda la electrónica del interfaz en función del tipo de sensor y además implementa las comunicaciones con el exterior siguiendo el protocolo I2C. El interfaz sigue con la filosofía plug&play en la conexión con el nodo sensor, minimizando la interacción del usuario. Una vez diseñado el interfaz se aplican diferentes tipos de sensores para demostrar la validez del mismo y se prueba su funcionamiento como parte del nodo de la red inalámbrica de sensores comprobando el correcto funcionamiento del sistema final

CMOS Design of Reconfigurable SoC Systems for Impedance Sensor Devices

La rápida evolución en el campo de los sensores inteligentes, junto con los avances en las tecnologías de la computación y la comunicación, está revolucionando la forma en que recopilamos y analizamos datos del mundo físico para tomar decisiones, facilitando nuevas soluciones que desempeñan tareas que antes eran inconcebibles de lograr.La inclusión en un mismo dado de silicio de todos los elementos necesarios para un proceso de monitorización y actuación ha sido posible gracias a los avances en micro (y nano) electrónica. Al mismo tiempo, la evolución de las tecnologías de procesamiento y micromecanizado de superficies de silicio y otros materiales complementarios ha dado lugar al desarrollo de sensores integrados compatibles con CMOS, lo que permite la implementación de matrices de sensores de alta densidad. Así, la combinación de un sistema de adquisición basado en sensores on-Chip, junto con un microprocesador como núcleo digital donde se puede ejecutar la digitalización de señales, el procesamiento y la comunicación de datos proporciona características adicionales como reducción del coste, compacidad, portabilidad, alimentación por batería, facilidad de uso e intercambio inteligente de datos, aumentando su potencial número de aplicaciones.Esta tesis pretende profundizar en el diseño de un sistema portátil de medición de espectroscopía de impedancia de baja potencia operado por batería, basado en tecnologías microelectrónicas CMOS, que pueda integrarse con el sensor, proporcionando una implementación paralelizable sin incrementar significativamente el tamaño o el consumo, pero manteniendo las principales características de fiabilidad y sensibilidad de un instrumento de laboratorio. Esto requiere el diseño tanto de la etapa de gestión de la energía como de las diferentes celdas que conforman la interfaz, que habrán de satisfacer los requisitos de un alto rendimiento a la par que las exigentes restricciones de tamaño mínimo y bajo consumo requeridas en la monitorización portátil, características que son aún más críticas al considerar la tendencia actual hacia matrices de sensores.A nivel de celdas, se proponen diferentes circuitos en un proceso CMOS de 180 nm: un regulador de baja caída de voltaje como unidad de gestión de energía, que proporciona una alimentación de 1.8 V estable, de bajo ruido, precisa e independiente de la carga para todo el sistema; amplificadores de instrumentación con una aproximación completamente diferencial, que incluyen una etapa de entrada de voltaje/corriente configurable, ganancia programable y ancho de banda ajustable, tanto en la frecuencia de corte baja como alta; un multiplicador para conformar la demodulación dual, que está embebido en el amplificador para optimizar consumo y área; y filtros pasa baja totalmente integrados, que actúan como extractores de magnitud de DC, con frecuencias de corte ajustables desde sub-Hz hasta cientos de Hz.<br /

Circuito de acondicionado CMOS para la monitorización de cultivos celulares

Este trabajo presenta la etapa de lectura de un front-end analógico para la monitorización del crecimiento de un cultivo celular mediante la medida de su impedancia. Basado en tecnología CMOS, su consumo es de 4.8 μW, proporcionando errores en recuperación del 1.7 % en magnitud y 3.7 % en fase

Implementación de redes neuronales en FPGAs usando tipos de datos de punto fijo

La capacidad de estimar funciones no lineales hace que las redes neuronales sean una de las herramientas más usadas para aplicar fusión sensorial, permitiendo combinar la salida de diferentes sensores para obtener información de la que a priori no se dispone. Por otra parte, la capacidad de procesamiento paralelo de las FPGAs (Field-Programmable Gate Array) las hace idóneas para implementar redes neuronales ubicuas, permitiendo inferir resultados más rápido que una CPU (Central Processing Unit) sin necesidad de una conexión activa a internet. De esta forma, en este artículo se propone un flujo de trabajo para diseñar, entrenar e implementar una red neuronal en una FPGA Xilinx PYNQ Z2 que use tipos de dato de punto fijo para hacer fusión sensorial. Dicho flujo de trabajo es probado mediante el desarrollo de una red neuronal que combine las salidas de una nariz artificial de 16 sensores para obtener una estimación de las concentraciones de CH4 y C2H4

Estudio de nuevos modelos de Deep Learning para el análisis y comprensión de grandes cantidades de datos

Las redes neuronales se están consolidando como método de resolución de problemas de difícil modelización: desde comportamiento predictivo, hasta modelos del lenguaje. En este trabajo se va a estudiar qué es una red neuronal y su modelización matemática, poniendo especial hincapié en las redes orientadas al tratamiento del lenguaje. Se explicarán los modelos Encoder-Decoder, junto a los módulos Transform, estudiando los más populares actualmente y comparando sus resultados en diversas tareas, finalizando con el estudio más completo de un modelo.<br /

A CMOS Quadrature Signal Generator for Impedance Spectroscopy Measurement Systems

A CMOS fully integrated quadrature signal generator for on-chip impedance spectroscopy (IS) applications is presented. Frequency can be digitally tuned from 5 to 350 kHz with 12-bit resolution. Power consumption is 0.77 mW and active area is 0.129 mm2. Its suitability for the target application is validated with a Randles test impedance cell modelling a protein.Se presenta un generador de señales en cuadratura CMOS completamente integrado para aplicaciones de espectroscopía de impedancia en chip. La frecuencia puede controlarse digitalmente entre 5 y 350 kHz con una resolución de 12 bits. El consumo de potencia es de 0.77 mW y el área activa es 0.129 mm2. Su idoneidad para la aplicación objetivo se valida con una impedancia de test (celda de Randles) que modela una proteina

Glyphosate detection by voltammetric techniques. A comparison between statistical methods and an artificial neural network

Glyphosate quantification methods are complex and expensive, and its control in natural water bodies is getting more important year after year. In order to find a new system that facilitates the detection of glyphosate, we present a comparison between two models to predict glyphosate concentration in aqueous dissolutions. One of them is done by an artificial neural network (ANN) embedded in a microcontroller and the other one is done by statistic methods (Partial Least Squares) in a computer. From an analytical point of view, voltammetric techniques have been selected to obtain electrochemical responses to different glyphosate concentrations. In order to get them, a voltammetry/amperometry device designed by our research group and called FraPlus has been used. In this work we have selected two sensitive electrodes (cobalt and copper), 10 different glyphosate concentrations and a train pulse made by nine different voltammetric pulses to build the models. The ANN developed model is able to properly relate data obtained by FraPlus and glyphosate concentrations and the obtained value for regression coefficient (R) is 0.9998 and the P-value is 0.0. Taking into account these results, we propose this ANN model based in voltammetric techniques working with glyphosate concentrations in a buffer as an approach to glyphosate detection in natural water bodies.Authors acknowledge financial support from the Universitat Politecnica de Valencia and its Centre de Cooperacio al Desenvolupament (Programa ADSIDEO-COOPERACIO 2010) for the research fellowship and support given by UNIJUI University & Staff during the stage of Prof. Laguarda in Ijui (RS-Brazil). We also thank MICINN (MAT2009-14564-C04-02) and GVA (PPC/2011/019) for their respective research fellowships.Laguarda-Miro, N.; Werner Ferreira, F.; Garcia-Breijo, E.; Ibáñez Civera, FJ.; Gil Sánchez, L.; Garrigues Baixauli, J. (2012). Glyphosate detection by voltammetric techniques. A comparison between statistical methods and an artificial neural network. Sensors and Actuators B: Chemical. 171-172:528-536. https://doi.org/10.1016/j.snb.2012.05.025S528536171-17

Detección de anomalías en datos secuenciales mediante técnicas de machine learning

La detección de anomalías es un problema que surge desde distintos campos. Desde evitar el fraude en transacciones bancarias, pasando por la detección de ataques en línea, hasta la detección de nuevas partículas en los grandes aceleradores de partículas, los algoritmos de detección trabajan en un amplio espectro de casos, cada uno con sus características peculiares. Sin embargo, la gran mayoría de estos sistemas son estáticos: funcionan para las condiciones concretas para las que fueron diseñados, pero pocos son capaces de adaptar la condición de “normalidad” conforme se obtienen nuevos datos. En este trabajo se pretenden estudiar las alternativas de algoritmos de detección de anomalías, con el objetivo de construir un sistema que permita, sin entrenamiento o con apenas entrenamiento, detectar anomalías en un sistema nuevo, e ir adaptándose a los cambios que vayan surgiendo.<br /